This three-day course is aimed at those who are familiar with data analysis and are interested in learning about how to analyse, model, and generally yield value from time series assets.

This course will be of interest if you are interested in developing your own skills to move from analytics to Data Science, or if you are working with Data Scientists and want to learn more about what is possible when working with time data.

You will be introduced to key concepts and tools for use in time series analysis and forecasting including time series characteristics, time series components, time based statistics, model development, exploratory analysis and visualisation, as well as techniques and strategies for model deployment.

Throughout the course you will engage in activities and discussions with one of our Data Science technical specialists. Theoretical modules are complimented with comprehensive practical labs.

Target Audience

Members of the audience are required to have a some technical expertise such as table structure, working with tabular data in Python, and simple data analysis.

They may be Mid/Senior Leadership seeking a greater understanding of how to implement Data Science within their organization.

They may come from other technical backgrounds such as Data Analysts, Software Developers, and Data Engineers who either work with Data Scientists or are using this course in their journey towards training as a Data Scientist.

In the latter case, audience members may ask for recommendations for their next steps in training towards becoming Data Scientists. We recommend the following refreshed courses which are due to launch in 2023 and 2024 in this suggested sequence:

Maths and Statistics for Data Science with Python
Practical Big Data Analytics (with Python and Spark)
Generative AI Essentials
Fundamentals of Deep Learning with Python (followed by selected Python & NVIDIA training)

Prerequisites

We recommend that delegates are familiar with fundamental data science concepts, such as those found on our QA Introduction to Data Science for Data Professionals, as well as programming techniques found in QA Python for Data Handling. You should also have an interest in developing Data Science within your organisation or in becoming a Data Scientist.

Python ile Zaman Serileri ve Tahminleme Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Eğitim İçeriği

1. Introduction to Time Series Forecasting

Interpreting time series visualisations and understanding the business need for forecasts
Identify decomposition components: trend, seasonality, noise
Identify methods for handling shocks
Calculate a moving average
Identify how regression methods can be applied in simple forecasts

2. Introduction to Forecasting with ARIMA

Use of Python to forecast with Arima methods
Model development and testing process
Tuning and assessing the forecasting model

3. Time Series Modelling with Prophet

Exploration of Facebook Prophet
Build and evaluate a model using prophet

4. Time Series Modelling with Deep Learning

Understand deep learning approaches for time series modelling
Build a deep learning time series model
Evaluate a deep learning time series model

5. Time Series Modelling Activity

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Python ile Zaman Serileri ve Tahminleme eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Canlı sanal sınıflarımıza dünyanın farklı lokasyonlarından katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Time Series and Forecasting with Python eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Time Series and Forecasting with Python eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuza özel eğitimler için dünyanın farklı ülkelerine ve lokasyonlarına yönlendirilebilir.

Time Series and Forecasting with Python Eğitimi

Prerequisites

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz